三、编写爬虫规则：从搜索结果页提取URL

Spider): name = 'baidu_spider' allowed_domains = ['baidu

以提取标题和摘要为例： def parse_target(self, response): title = response

若遇到动态加载的摘要（如通过JavaScript渲染），需配合Selenium或Splash中间件，但会增加复杂度，一般采集静态内容更稳妥

五、应对反爬策略：IP代理与User-Agent轮换

同时，Scrapy的中间件和扩展机制允许灵活配置User-Agent🌈轮换、IP代理池以及请求延迟，有效降低被封风险

四、数据提取与清洗：使用CSS或XPath选择器

启用下载延🔮迟 ：设置 DOWNLOAD_DELAY = 1

summa🌅ry 中 abstract = r🎊esponse

strip() if title else '', 'abst✅ract': abstract

二、搭建基础Scrapy项目与初始化配置

com'] def star🤔t_requests(self): keywords = ['SEO教程', '百度优化技巧', 'Scrapy爬虫'] for kw i🎨n keywords: for page in range(0, 2): # 获取前2页 url = f'https://www

七、爬虫运行与注意事项

结合实战讲解，可以🔑快速掌握✅从规则编写、数据提取到存储的全流程

二、搭建基础Scrapy项目与初始化配置 首先，通过终端命令创建项目： scrapy st🎉artproject baidu_seo_crawler 💫cd baidu_seo_crawler scrapy genspider baidu_spider baidu

py 中，建议进行以下关键配置： 遵守Robots协议 🔑：默认 🎇ROBOTSTXT_OBEY = True ，若需采集公开搜索结果，可结合百度robots

一、为什么选择Scrapy框架进行百度SEO批量采集

设置请求头 ：通过 DEFAULT_REQUEST_HEADERS 添加常见的浏览器User-Agent（如Chrome、Edge）

follow(link, callback=self

注意百度搜索结果链接通常是跳转🔮中间页，需进一步跟踪才能获取实际网页地址

六、数据存储：管道（Pipeline）写入CSV或数据库

Scrapy作为Pyth☀️on生态中成熟的开源爬虫框架，以高性能、易扩展的特🚀点，适合实现结构化的批量采集规则

parse_result) def parse_result(self, response): # 常见搜索结果链接在 h3 > a 标签中 for result in response